在复杂海洋环境下，水下机器人厂家，面向越来越低的目标输入信噪比条件，天津水下机器人，如何提高水声目标探测性能是水声信号处理领域亟待解决的问题。而从目标角度出发，通过研究目标信号在产生、传播与接收过程的特征，并利用目标特征进行高增益处理，水下机器人生产，以提高对目标信号侦察与探测性能是一种自然的选择。
基于固有特征量的目标探测技术。所谓固有特征量，就是指目标辐射噪声中受海洋信道长距离传输影响变化较小，或即使有变化，但变化规律已知或者是可控的那一部分分量。根据目标辐射噪声形成和传播机理，固有特征量往往集中在低频、甚低频段，因此此类目标探测技术主要---在目标的低频、甚低频特征探测上。例如，李启虎等提出的带有自适应线谱增强的单频特征信号探测技术，水下机器人价格，能够获得比传统能量探测方法更高的处理增益，有效探测具有线谱特征的微弱目标，从而有效提高了被动目标探测作用距离。
利用信道特征（如波导不变性、时反不变性等）处理增强不确实环境下的目标探测性能。例如，d’spain 和 kuperman研究的基于波导不变量、利用干涉结构的环境适配探测方法等，对环境参数具有较好的宽容性。时反处理也是一种适用于海洋环境不确定条件的信号处理方法，其利用基于声场的空间互易性和时反不变性，通过海洋环境本身来“自适应”地进行匹配处理，对模型失配问题具有较好的宽容性。
多auv协同智能化系统是由多个同构或异构智能无人子auv系统组成的空间、时间、事件和功能分布的复杂系统。具有高度并行性、鲁棒性和协作性的多auv智能系统已成为智能auv发展的重要方向之一。该系统具备信息收集和环境认知能力，可借鉴人类在认知过程中的认知信息处理、复杂环境认知算法、基于认知的学习和推理方法等，感知、识别、理解其所处的水下环境。
智能化系统主要涉及自主控制、多源信息融合、水声通信、场景分割、目标检测与识别、导航、地图构建等多项关键技术，朝长航时、大---、智能化、模块化、体系化、协同化等方向不断发展。多auv协同智能化系统将突下通信和组网局限，通过水下传感器网络，从独立运作升级为与可其他平台协同完成复杂任务。
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